What the past tells us about the future of Pacific salmon research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Larkin lectures are held every two years at the University of British Columbia in recognition of Dr. Peter Larkin's contributions to fisheries science. The lecture I presented in November 2015 coincided with an announcement that the Institute of Fisheries that Peter Larkin founded in the 1960s would be restructured as the “Institute for Oceans and Fisheries” with an emphasis on fisheries and oceans issues important to British Columbia as well as the rest of the world. I decided to look back at research issues that Peter Larkin thought would be important for Pacific salmon (Oncorhynchus spp.) in the future and see what has happened as a way of identifying the complexity that the Institute for Oceans and Fisheries in particular and the science community in general will face. I chose five themes from Peter Larkin's talks: 1 understanding marine survival, 2 ocean carrying capacity, 3 aquaculture, 4 climate, Pacific salmon and climate change and 5 informing the public, and then added my opinion about research priorities for the future. Peter Larkin recognized the future relevance of these examples, but he probably could not have imagined how these and related issues will challenge his renamed institute and the rest of the research community over the next 50 years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».